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具有海森堡限制相干性和亚硫化束光子光子统计
最近已经证明，激光可能会产生具有相干性（量化为光谱峰处的平均光子数）的固定光束，该光束缩放为激光器中存储的平均激发数的第四幂，这比标准或schawlow-limtlate limatation the the the the the激励数量。，nat。物理。17，179（2021）]。此外，在分析上证明，这是CW激光器定义条件下的最终量子限制（海森堡极限）的缩放，以及关于输出光束的性质的强有力的假设。在我们的相关工作中[Ostrowski等。，物理。修订版Lett。 130，183602（2023）]我们表明，后者可以被较弱的假设所取代，该假设允许高度亚dososonian输出梁，而无需更改上限尺度或其可实现性。 在本文中，我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息，并介绍了三个激光模型家族，这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。 这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。 这些激光家族的参数空间进行了数值研究，我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。 可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案，在P> 3中，每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性，而对于P <3，Heisenberg极限不再达到。 15，而不是p = 4。Lett。130，183602（2023）]我们表明，后者可以被较弱的假设所取代，该假设允许高度亚dososonian输出梁，而无需更改上限尺度或其可实现性。在本文中，我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息，并介绍了三个激光模型家族，这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。这些激光家族的参数空间进行了数值研究，我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案，在P> 3中，每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性，而对于P <3，Heisenberg极限不再达到。15，而不是p = 4。此外，在以前的政权中，我们得出了与数字一致的这三个激光家族中每个激光族的光束相干性的公式。我们发现最佳参数实际上是p≈4。
在LIBS光谱框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程
Ludovic Duponchel，CécileFabre，Bruno Bousquet，Vincent Motto-Ros。在Libs Specy-troscopy框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程。SpectroChimica Acta B部分：原子光谱学，2023，208，pp.106776。10.1016/j.sab.2023.106776。hal-04191568
关于建立因果关系，治疗应用和在微生物组研究中使用临床前模型的共识陈述
肠道微生物组包括数万亿微生物，并通过调节代谢，免疫反应和神经元功能来深刻影响人类健康。肠道微生物组组成中的破坏与各种炎症状况，代谢性疾病和神经退行性疾病有关。但是，确定基本机制和建立原因和效力非常困难。临床前模型为肠道微生物组在疾病中的作用提供了重要的见解，并有助于鉴定潜在的治疗干预措施。人类微生物组的行动联盟启动了Delphi调查，以评估包括动物和基于细胞模型在内的临床前模型的实用性，以阐明肠道微生物组在这些疾病中的因果作用。Delphi调查旨在解决选择适当的临床前模型以有效研究疾病因果关系并有效研究宿主 - 微生物组相互作用的复杂性。我们采用了一种结构化方法，其中包括文献综述，专家研讨会和德尔福问卷，以收集来自各种利益相关者的见解。要求专家评估这些模型在解决肠道微生物组与疾病发病机理之间因果关系方面的优势，局限性和适用性。由此产生的共识陈述和建议为在肠道微生物组相关疾病的未来研究中选择临床前模型提供了宝贵的见解。
为什么电力市场模型产生不同的结果
欧洲电力行业是世界上最大的上限和贸易计划的主要部门，是碳定价最受研究的例子之一。特别是，数值模型通常用于研究碳价格和排放的未来不确定的未来发展。通常通过灵敏度分析来解决参数不确定性，但从现有的单模研究中尚不清楚模型本身的潜在不确定性。在这里，我们通过运行一个结构化模型比较实验来研究这种与模型相关的不确定性，在该实验中，我们将五个数值功率部门模型暴露于对齐的输入参数中，从而结合了Stark模型差异。以2030年的碳价格为27欧元，这些模型估计，与2016年相比，欧洲电力部门的排放量将减少36-57％。大多数这种变化可以通过模型考虑煤炭和褐煤发电厂的退役的程度来解释。更高的碳价格为57欧元和87欧元的碳价格分别降低了45-75％和52-80％。这些范围的下端可以归因于仅分配模型捕获的短期燃油开关。较高的减少量对应于其他考虑对可再生能源的基于市场投资的模型。通过进一步研究以高碳价格的剩余排放中的跨模型变化，我们将联合热量和功率的表示形式确定为模型结果之间差异的另一个至关重要的驱动力。
弹性站点模型的电子复杂性用于Fenc催化剂
由于单原子催化剂的高度潜在的小分子激活反应，因此在实验和计算上进行了广泛的研究，但其活性位点的结构和电子细节仍然难以捉摸。通过核特异性光谱法取得了很多进展，例如Mössbauer光谱法以探测Fenc催化剂的氧气还原反应。这些研究通常与主动站点模型的计算研究相辅相成。我们在这里报告使用两个突出的Fenc活性位点模型，即FEN 4 C 10（吡啶氮氮协调）和FEN 4 C 12（吡咯氮协调），使用分子和周期性方法的元素催化剂的计算模型大小。我们进一步推出了这些模型的电子复杂性，不仅包括预期的低自旋，中间自旋和高自旋构型，而且还包括内部氧化还原事件，以及类似石墨烯的环境中的未配对电子，这些环境是富特磁性或抗fiferromagnet上的抗铁磁性或抗fiffiferromagnet的，与无型电子搭配的电子。一个关键的结论是，方平面结构无法解释实验观察到的高自旋物种。相反，需要铁的轴向位移或轴向配体的结合来稳定高自旋构型，这对解释实验数据具有影响，从而对氧还原反应的机制产生影响。
这很简单吗？认知神经科学中的线性映射模型
认知神经科学的进步通常伴随着我们用来发现大脑功能新方面的方法的复杂性。最近，许多研究已经开始使用大型特征集来预测和解释大脑活动模式。在此范式中，至关重要的重要性是映射模型，它定义了特征和神经数据之间可能关系的空间。直到最近，大多数编码和解码研究都使用了线性映射模型。但是，一些研究人员认为，线性映射的空间过于限制，并主张使用更灵活的非线性映射模型。在这里，我们在三个总体目标的背景下讨论了映射模型的选择：预测准确性，可解释性和生物学合理性。我们表明，与流行的直觉相反，这些目标不会清晰地映射到线性/非线性鸿沟上。此外，我们认为，我们应该旨在估计这些模型的复杂性，而不是将映射模型视为线性或非线性，而不是将映射模型视为线性或非线性。我们表明，在大多数情况下，复杂性可更准确地反映了各种研究目标所施加的限制，并概述了几个可用于有效评估映射模型的复杂度指标。
经济理论和模型的极限
摘要：目的：本文是出于对经济理论与模型之间的关系以及我们在另一方面经历的经验世界之间的关系而写的。这个问题特别是经济模型和理论是否有可能对我们所生活的世界说出任何确定性。设计/研究方法：本文依赖于经济学领域和之外的专业出版物。结论/发现：谦卑，经济模型和理论的理由几乎没有任何确定的关于经验世界的说法，并且需要更多种理论和模型的菜单，以及聆听对整个人群的需求和恐惧的听力。我们能做的最好的是以礼貌的方式讨论竞争和冲突的观点。但是，这需要一个看起来越来越像濒危物种的sprachethik。文章的独创性/价值：有关经济模型和理论覆盖的最新发展与早期的讨论有关，并概述了前进的道路。关键词：经济学方法论，经济学家的作用，经济学教学，范式 /世界观耶尔：A11，A20，B41 < / div < / div < / div>
品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。
基于机器学习的白质模型的渗透性：cuprizone的实验研究，经过轴突脱髓鞘的体内小鼠模型
与轴突渗透性相关的参数 - 轴内水交换时间（𝜏I）可能是理解和治疗脱髓鞘病理（例如多发性硬化症）的重要生物标志物。di usion加权MRI（DW-MRI）对渗透性的变化敏感；但是，由于缺乏合并其的一般生物物理模型，因此该参数仍然难以捉摸。基于机器学习的计算模型可以可能用于估计此类参数。最近，第一次使用随机森林（RF）回归器的理论框架表明，这是一种有希望的渗透性估计方法。在这项研究中，我们采用了一种方法，并且在第一次实验中，通过与组织学直接进行比较，对其进行了实验研究，以脱髓鞘。